Revisión de Estimación Robusta en Modelos Semiparamétricos de Supervivencia

Autores
Alvarez, Enrique Ernesto; Ferrario, Julieta
Año de publicación
2012
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
En Análisis de Supervivencia se analizan datos referidos al tiempo final de ocurrencia de un evento, T, y asociado a éste se recogen un vector de variables explicativas independientes o “covariables”, Z. Lo que se desea es modelar la relación entre T y Z, y el enfoque más común para esto se basa sobre la función de intensidad o tasa de riesgo, definida como [-ecuación-] que representa el riesgo instantáneo en el tiempo t. Una generalización de los modelos para la función de riesgo incluye variables regresoras. Estos pueden ser formados de varias maneras y los tres modelos semiparamétricos más utilizados y a los que hacemos referencia aquí son: de riesgo proporcional, de tiempo de falla acelerado y de riesgo aditivo. El objetivo de esta revisión es sintetizar las propuestas de robustificación realizadas hasta el momento para los modelos proporcional, de falla acelerado y aditivo, comentando posibles generalizaciones y extensiones.
Fil: Alvarez, Enrique Ernesto. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Departamento de Matemáticas; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Ferrario, Julieta. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Departamento de Matemáticas; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Materia
Modelos de riesgo proporcional
Modelo de riesgo de falla acelerado
Modelo de riesgo aditivo
Estimación robusta
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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